The unconditional test statistic is

The unconditional test statistic is sensitive to both the severity of the VaR failures relative to the ES estimate, and also to the number of VaR failures (how many times the VaR is violated). Therefore, a single but very large VaR failure relative to the ES (or only very few large losses) may cause the rejection of a model in a particular time window. A large loss on a day when the ES estimate is also large may not impact the test results as much as a large loss when the ES is smaller. And a model can also be rejected in periods with many VaR failures, even if all the VaR violations are relatively small and only slightly higher than the VaR. Both situations are illustrated in this example.

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无条件检验统计量对相对于 ES 估计的 VaR 失败的严重性以及 VaR 失败的数量（违反 VaR 的次数）敏感。因此，相对于 ES 的单个但非常大的 VaR 故障（或只有很少的大损失）可能会导致模型在特定时间窗口内被拒绝。当 ES 估计值也很大时，一天的大损失可能不会像 ES 较小时大损失那样影响测试结果。并且一个模型也可以在有许多 VaR 失败的时期被拒绝，即使所有的 VaR 违规都相对较小并且仅略高于 VaR。本示例说明了这两种情况。

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无条件测试统计数据对与ES估计相关的VaR失效严重程度以及VaR失效次数（违反VaR的次数）都很敏感。因此，相对于ES的单个但非常大的VaR故障（或只有很少的大损失）可能会导致在特定时间窗口内拒绝模型。ES估计值较大的一天的较大损失可能不会像ES较小时的较大损失那样影响测试结果。即使所有的VaR违规行为都相对较小且仅略高于VaR，在许多VaR失败的时期，模型也可能被拒绝。这两种情况都在本例中进行了说明。

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无条件测试统计对风险值故障相对于专家系统估计的严重程度以及风险值故障的数量(风险值被违反的次数)都很敏感。因此，相对于专家系统而言，单一但非常大的风险值故障(或只有非常少的大损失)可能会导致模型在特定时间窗口内被拒绝。当专家系统估计值也很大时，某一天的巨大损失对测试结果的影响可能不如专家系统较小时的巨大损失大。一个模型也可以在许多风险值失败的时期被拒绝，即使所有的风险值违规都相对较小，并且仅略高于风险值。这两种情况在本例中都有说明。

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